論文の概要: Eliminating Ratio Bias for Gradient-based Simulated Parameter Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12995v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 02:46:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:12:54.158037
• Title: Eliminating Ratio Bias for Gradient-based Simulated Parameter Estimation
• Title（参考訳）: 勾配型シュミレーションパラメータ推定のための比バイアスの除去
• Authors: Zehao Li, Yijie Peng,
• Abstract要約: 本稿では、可能性関数が解析的に利用できないモデルにおけるパラメータキャリブレーションの課題に対処する。 本稿では,最大推定と後続密度推定の両問題において,比バイアスの問題に対処するマルチタイムスケールを応用した勾配に基づくシミュレーションパラメータ推定フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7673339435080445
• License:
• Abstract: This article addresses the challenge of parameter calibration in stochastic models where the likelihood function is not analytically available. We propose a gradient-based simulated parameter estimation framework, leveraging a multi-time scale algorithm that tackles the issue of ratio bias in both maximum likelihood estimation and posterior density estimation problems. Additionally, we introduce a nested simulation optimization structure, providing theoretical analyses including strong convergence, asymptotic normality, convergence rate, and budget allocation strategies for the proposed algorithm. The framework is further extended to neural network training, offering a novel perspective on stochastic approximation in machine learning. Numerical experiments show that our algorithm can improve the estimation accuracy and save computational costs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,確率関数が解析的に利用できない確率モデルにおけるパラメータキャリブレーションの課題に対処する。 本稿では,最大推定と後続密度推定の両問題において,比バイアスの問題に対処するマルチ時間スケールアルゴリズムを応用した勾配に基づくシミュレーションパラメータ推定フレームワークを提案する。 さらに, 提案アルゴリズムの強収束, 漸近正規性, 収束率, 予算配分戦略を含む理論的解析を行うネストシミュレーション最適化構造を導入する。 このフレームワークはさらにニューラルネットワークトレーニングに拡張され、機械学習における確率近似の新しい視点を提供する。 数値実験により,提案アルゴリズムは推定精度を向上し,計算コストを削減できることが示された。

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